Sunday 24 September 2017

Moving Media Previsione Excel


Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono al points. How dati effettivi per calcolare medie mobili in Excel analisi dei dati Excel For Dummies, 2nd Edition Il comando di analisi dei dati fornisce uno strumento per il calcolo in movimento e in modo esponenziale lisciato medie in Excel. Supponiamo, per l'amor di illustrazione, che ha raccolto informazioni you8217ve temperatura giornaliera. Si vuole calcolare la tre giorni di media mobile 8212 la media degli ultimi tre giorni 8212 come parte di alcune semplici previsioni meteo. Per calcolare medie mobili per questo insieme di dati, eseguire le seguenti operazioni. Per calcolare una media mobile, in primo luogo fare clic sul pulsante di comando dati tab8217s Data Analysis. Quando Excel visualizza la finestra di dialogo Analisi dati, selezionare il Moving Average item dall'elenco e fare clic su OK. Excel visualizza la finestra di dialogo Media mobile. Identificare i dati che si desidera utilizzare per calcolare la media mobile. Fare clic nella casella di testo Intervallo di input della finestra di dialogo Media. Quindi individuare il campo di ingresso, sia digitando un indirizzo di intervallo di prospetto oppure utilizzando il mouse per selezionare l'intervallo di prospetto. Il vostro riferimento gamma dovrebbe utilizzare indirizzi di cella assoluti. Un indirizzo di cella assoluto precede la lettera della colonna e numero di riga con i segni, come in A1: A10. Se la prima cellula del vostro range di ingresso include un'etichetta di testo per identificare o descrivere i dati, selezionare la casella di controllo etichette prima riga. Nella casella di testo Intervallo, dire Excel quanti valori da includere nel calcolo della media mobile. È possibile calcolare una media mobile di utilizzare qualsiasi numero di valori. Per impostazione predefinita, Excel utilizza le più recenti tre valori per calcolare la media mobile. Per specificare che qualche altro numero di valori da utilizzare per il calcolo della media mobile, inserire il valore nella casella di testo Intervallo. Dillo Excel dove collocare i dati medi in movimento. Utilizzare la casella di testo Intervallo di output per identificare l'intervallo di prospetto in cui si desidera inserire i dati medi in movimento. Nell'esempio foglio di lavoro, i dati media mobile è stato posizionato nella gamma del foglio di lavoro B2: B10. (Opzionale) Specificare se si desidera un grafico. Se si desidera un grafico che traccia le informazioni media mobile, selezionare la casella di controllo Grafico in output. (Opzionale) Indicare se si desidera informazioni errore standard calcolato. Se si desidera calcolare errori standard per i dati, selezionare la casella di controllo gli errori standard. Excel inserisce i valori di errore standard, accanto ai valori medi in movimento. (Le informazioni di errore standard va in C2:. C10) Una volta specificato quali lo spostamento delle informazioni media che si desidera calcolato e dove vuoi collocato, fare clic su OK. Excel calcola lo spostamento delle informazioni media. Nota: Se Excel doesn8217t hanno abbastanza informazioni per calcolare una media mobile per un errore standard, pone il messaggio di errore nella cella. È possibile vedere diverse cellule che mostrano questo messaggio di errore come una previsione Introduzione value. Moving media. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Add una tendenza o linea della media mobile a un grafico applica a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 di PowerPoint 2013 Altro. Meno per mostrare le tendenze di dati o medie mobili in un grafico creato. è possibile aggiungere una linea di tendenza. È inoltre possibile estendere una linea di tendenza oltre i tuoi dati effettivi per aiutare a prevedere i valori futuri. Ad esempio, la seguente linea di tendenza lineare prevede due quarti avanti e mostra chiaramente una tendenza al rialzo che sembra essere molto promettente per le vendite future. È possibile aggiungere una linea di tendenza a un grafico 2-D che isnt impilati, compresa l'area, bar, colonna, linea, magazzino, dispersione, e bolla. Non è possibile aggiungere una linea di tendenza a una, 3-D, radar, a torta, di superficie o grafico ad anello in pila. Aggiungere una linea di tendenza sul grafico, fare clic sulla serie di dati a cui si desidera aggiungere una linea di tendenza media o in movimento. La linea di tendenza avrà inizio il primo punto di dati della serie di dati che si sceglie. Selezionare la casella Trendline. Per scegliere un diverso tipo di linea di tendenza, fare clic sulla freccia accanto a Trendline. e quindi fare clic su esponenziale. Previsione lineare. o due periodi media mobile. Per le linee di tendenza aggiuntivi, fare clic su Altre opzioni. Se si sceglie Altre opzioni. selezionare l'opzione desiderata nel riquadro Trendline Formato in Opzioni Trendline. Se si seleziona polinomiale. inserire la potenza massima per la variabile indipendente nella casella Ordine. Se si seleziona media mobile. inserire il numero di periodi da utilizzare per calcolare la media mobile nella casella Periodo. Suggerimento: una linea di tendenza è più preciso quando il suo valore R quadrato (un numero da 0 a 1 che rivela quanto strettamente i valori stimati per la linea di tendenza corrispondano ai suoi dati effettivi) è pari o vicino a 1. Quando si aggiunge una linea di tendenza per i dati , Excel calcola automaticamente il valore R al quadrato. È possibile visualizzare questo valore sul grafico controllando il valore R quadrato display sulla scatola grafico (riquadro Trendline Formato, Opzioni Trendline). È possibile saperne di più su tutte le opzioni della linea di tendenza nelle sezioni sottostanti. linea di tendenza lineare Utilizzare questo tipo di linea di tendenza per creare una linea retta best-fit per semplici insiemi di dati lineari. I suoi dati è lineare se il modello nei suoi punti di dati si presenta come una linea. Una linea di tendenza lineare, di solito indica che qualcosa sta aumentando o diminuendo ad un tasso costante. Una linea di tendenza lineare utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati per una linea: dove m è la pendenza e b è l'intercetta. La seguente linea di tendenza lineare mostra che le vendite del frigorifero hanno costantemente aumentato nel corso di un periodo di 8 anni. Si noti che il valore R al quadrato (un numero da 0 a 1 che rivela quanto strettamente i valori stimati per la linea di tendenza corrispondano ai suoi dati effettivi) è 0,9792, il che è una buona misura della linea ai dati. Mostrando una linea curva best-fit, questa linea di tendenza è utile quando il tasso di variazione dei dati aumenta o diminuisce rapidamente e poi livelli fuori. Una linea di tendenza logaritmica può utilizzare valori negativi e positivi. Una linea di tendenza logaritmica utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e B sono costanti e ln è la funzione logaritmo naturale. Di seguito viene mostrato Trendline logaritmiche prevede la crescita della popolazione di animali in una zona a spazio fisso, dove la popolazione livellato come spazio per gli animali è diminuita. Si noti che il valore R-squared è 0,933, che è relativamente buona misura della linea per i dati. Questa linea di tendenza è utile quando i dati oscilla. Ad esempio, quando si analizzano i guadagni e le perdite nel corso di un grande insieme di dati. L'ordine del polinomio può essere determinata dal numero delle fluttuazioni nei dati o quante curve (colline e valli) appaiono nella curva. Tipicamente, un Ordine 2 linea di tendenza polinomiale ha solo una collina o valle, un Ordine 3 ha uno o due colline o vallate, e un Ordine 4 ha fino a tre colline o vallate. Una linea di tendenza polinomiale o curvilinea utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove b e sono costanti. Il seguente Ordinanza 2 trendline polinomiale (una collina) mostra la relazione tra la velocità di guida e consumo di carburante. Si noti che il valore R al quadrato è 0,979, che è vicino a 1 in modo le linee di un buon adattamento ai dati. Mostrando una linea curva, questa linea di tendenza è utile per insiemi di dati che mettono a confronto le misure che aumentano ad un tasso specifico. Ad esempio, l'accelerazione di una macchina da corsa ad intervalli di 1 secondo. Non è possibile creare una linea di tendenza di alimentazione se i dati contengono zero o negativi valori. Una linea di tendenza potere utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e B sono costanti. Nota: Questa opzione non è disponibile quando i dati include valori negativi o zero. La seguente tabella di misura di distanza mostra la distanza in metri per secondo. La linea di tendenza potere dimostra chiaramente la crescente accelerazione. Si noti che il valore R-squared è 0,986, che è una misura quasi perfetta della linea per i dati. Mostrando una linea curva, questa linea di tendenza è utile quando i valori dei dati aumentano o diminuiscono a tassi in costante aumento. Non è possibile creare una linea di tendenza esponenziale se i dati contiene zero o negativi valori. Una linea di tendenza esponenziale utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e b sono costanti ed e è la base del logaritmo naturale. La seguente linea di tendenza esponenziale si mostra la quantità decrescente di carbonio 14 in un oggetto con l'invecchiamento. Si noti che il valore R quadrato è 0.990, il che significa che la linea si adatta ai dati quasi perfettamente. Spostamento linea di tendenza media Questa linea di tendenza uniforma fluttuazioni dei dati per mostrare un modello o una tendenza in modo più chiaro. Una media mobile utilizza un determinato numero di punti di dati (definiti dall'opzione Periodo), medie loro, e usa il valore medio come un punto della linea. Ad esempio, se il periodo è impostato su 2, la media dei primi due punti dati viene utilizzato come primo punto del movimento trendline media. La media del secondo e terzo punto di dati viene utilizzato come secondo punto della linea di tendenza, ecc Un movimento trendline media utilizza questa equazione: Il numero di punti in una linea di tendenza media mobile è uguale al numero totale di punti nella serie, meno la numero specificato per il periodo. In un grafico di dispersione, la linea di tendenza è basata sull'ordine dei valori x nel grafico. Per un risultato migliore, ordinare i valori x prima di aggiungere un media mobile. Di seguito lo spostamento della linea di tendenza media mostra un modello del numero di case vendute nel corso di un periodo di 26 settimane.

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